在摄影和图像处理领域，噪声问题是一个经常遇到的挑战。噪声不仅会影响图像的质量，还会降低视觉效果，甚至影响到图像分析的准确性。噪声主要来源于图像获取设备的性能限制、环境因素以及数据传输过程中的干扰等。噪声可以分为以下几种类型：随机噪声、固定模式噪声、量化噪声和热噪声。

为了减少这些噪声的影响，各种图像去噪算法应运而生。常见的去噪方法包括中值滤波、小波变换去噪、双边滤波和基于深度学习的去噪技术。其中，基于深度学习的方法在近年来取得了显著进展，能够更精确地恢复图像细节，提高图像质量。

此外，在相机成像过程中，通过扣除暗场背景也是一种有效的去噪手段。这种方法可以帮助消除由传感器本身引起的固定模式噪声，提升图像的整体质量。扣除暗场背景是指在无光照条件下拍摄一张图像，然后将其从正常拍摄的图像中减去，从而去除由于传感器偏置或暗电流产生的噪声。